🧭 4단계: AI 윤리 이해와 실무 적용
이 단계에서는 AI 시스템이 사회에 미치는 영향과 윤리적 책임을 중심으로, 실질적인 사례 분석과 개념 이해를 평가합니다. 단순 정의 암기를 넘어서, AI 편향 문제, 법적 쟁점, 프라이버시 침해 등 다양한 이슈에 대한 실전 대응력을 중점적으로 확인합니다.
📌 출제 범위
- AI 윤리 개념 및 원칙: 공정성, 투명성, 책임성
- AI 편향 문제: 데이터 및 알고리즘 기반 차별
- 프라이버시 & 보안: 감시 기술, 개인정보 보호
- 법적/규제 이슈: 책임소재, AI 법안 (EU AI Act 등)
- AI의 사회적 영향: 직업 변화, 자동화로 인한 윤리적 딜레마
🧪 시험 유형 분석
- 객관식: 윤리 원칙, 편향, 프라이버시, 법제도 이해
- 주관식: AI 윤리 문제 해결방안, 법안 설명, 딜레마 대응
📖 객관식 예제
Q. AI가 특정 성별이나 인종을 차별하는 결과를 제공할 경우, 이는 어떤 문제인가?
- ① 공정성 문제
- ② 편향 문제 ✅
- ③ 데이터 투명성 문제
- ④ 프라이버시 문제
📖 주관식 예제
🔹 주관식 문제 유형 (빈칸 채우기 & 서술형 문제)
✅ 빈칸 채우기 문제: AI 윤리 개념 및 법안 복습
✅ 서술형 문제: AI 윤리적 딜레마, AI 규제 법안 분석
Q. AI 시스템이 자동으로 의사결정을 내릴 때, 사용자가 그 과정을 이해하기 어렵다면 AI는 (________)을 강화해야 한다.
정답: 설명 가능성(Explainability)
Q. AI 윤리 교육이 일반 사용자에게도 필요한 이유를 한 가지 이상 작성하고, 해당 이유를 뒷받침할 수 있는 핵심 키워드를 괄호 안에 기입하시오.
정답: AI 윤리 인식 제고 (미디어 리터러시, 정보 분별력)
🌿 핵심 요약 카드: 4단계 AI 윤리 최종 점검
✔️ AI 윤리 개념 및 원칙
- 공정성(Fairness), 투명성(Transparency), 책임성(Accountability) 이해
- AI 편향 문제와 알고리즘 차별의 원인 분석
- 설명 가능성(Explainability)의 중요성
✔️ 프라이버시 & 보안
- 개인정보 보호와 AI 감시 기술의 균형
- 이루다, Tay 챗봇 등 프라이버시 침해 사례 학습
- AI 관련 법률(EU AI Act, 미국 법안) 숙지
✔️ 실제 사례와 시험 전략
- AI 편향 사례: 아마존 AI 채용, 얼굴 인식 오류
- 윤리적 딜레마에 대한 서술형 연습 필수
- 핵심 개념을 2~3문장으로 요약하는 훈련 권장
✔️ 시험 대비 체크리스트
- 객관식 대비: 윤리 원칙, 법적 개념 정리 완료
- 주관식 대비: 빈칸 및 서술형 연습 충분히 했는가?
- 최신 AI 윤리 사례에 대한 이해도 확보했는가?
이제 1~4단계 학습을 모두 마쳤습니다. 다음은 시험 응시 절차 확인 또는 바로 응시입니다.
